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Roteamento de veículos sob incerteza nos dados: paradigmas, formulações e métodos de solução

Processo: 18/23555-1
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Vigência (Início): 01 de março de 2019
Vigência (Término): 29 de fevereiro de 2020
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
Pesquisador responsável:Pedro Augusto Munari Junior
Beneficiário:Pedro Augusto Munari Junior
Anfitrião: Martin Savelsbergh
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : Georgia Institute of Technology, Estados Unidos  
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Assunto(s):Programação estocástica   Otimização robusta   Roteamento de veículos

Resumo

Problemas de roteamento de veículos são atualmente parte importante do processo de tomada de decisão em sistemas logísticos. Rotas eficientes trazem benefícios em relação a custos de transporte, qualidade do serviço, legislação trabalhista, entre outras características. A literatura a esse respeito tem sido ativa por décadas e é caracterizada por um grande número de publicações a cada ano, motivado pelos desafios práticos e teóricos. Entretanto, a grande maioria das contribuições assume que os dados de entrada são precisos e conhecidos a priori, embora na prática o cenário que se encontra é completamente diferente. Rotas são tipicamente afetadas por incertezas causadas por uma variedade de fontes distintas, como acidentes de carro, engarrafamentos, condições climáticas e manutenção de vias/veículos, que são completamente negligenciadas na maioria das publicações. Ignorar essas incertezas no processo de tomada de decisão tem grandes chances de resultar em rotas ineficientes ou até mesmo infactíveis na prática. Para reduzir essa lacuna de pesquisa, o objetivo deste projeto é estudar e propor formulações e métodos de solução que incorporem a incerteza dos dados em problemas de roteamento de veículos. Pretende-se abordar diferentes paradigmas, como Programação Estocástica e Otimização Robusta, e desenvolver métodos exatos e heurísticos que melhor se adequem a cada paradigma, considerando cenários e conjuntos de incerteza obtidos a partir de distribuições de probabilidade, bem como dados históricos. Atualmente, as empresas estão repletas de dados que podem ser explorados de forma apropriada a melhorar o processo de planejamento de rotas. Dessa forma, além da proposição de novas formulações e métodos, espera-se contribuir com a literatura por meio de uma revisão e classificação das principais abordagens disponíveis para incorporar incertezas em problemas de roteamento de veículos. Além disso, as abordagens propostas tem o potencial de contribuir com a melhoria do processo de tomada de decisão na prática.